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大数据驱动的中小河流洪水精细化预报预警技术
发布时间:  作者:科外处  来源:科外处  责任编辑:汤春辉  浏览次数:

主要完成单位:淮河水利委员会水文局(信息中心)

              河海大学

              南京水利科学研究院

主要完成人员:徐时进、王  凯、梁忠民、谢自银、钱名开、陈红雨

2016年度安徽省科学技术奖三等奖

 

    中小河流洪水预报预警技术是《国家中长期科学和技术发展规划纲要》中“公共安全”重点领域的优先主题和国家公共安全应急信息平台和重大自然灾害监测与防御中的重点研究内容。中小河流大多位于山丘区,流量站点稀少、资料短缺,洪水突发性强、预报预警难度大,因此,中小河流洪水预报预警已成为防灾减灾及水科学的世界性难题。为解决上述问题,课题利用先进的水文模型理论、数值天气预报技术、地理信息和遥感技术等大数据技术,研究创建了中小河流洪水精细化预报预警理论与技术体系。

    成果的先进性及创新点:

    (1)提出了基于量纲相似因子的中小河流汇流计算新方法,为中小河流突发洪水应急预报提供了新途径。

    (2)研发了大数据驱动的精细化面雨量定量计算技术,形成了面向中小河流洪水实时滚动预报预警的多尺度嵌套数据链,为中小河流实时洪水预报预警提供了精细化的面雨量信息。

    (3)研发了多模型动态最优组合的精细化洪水预报技术,实现了实时洪水动态加权、滚动校正预报,有效降低单一模型预报的不确定性,显著提高了预报精度。

    (4)研发了大数据驱动的中小河流动态预警技术,实现了中小河流骤发洪水“分区、分时、分级”预警。

    经济和社会效益:

    取得的洪水早期预警模型被列入荷兰模型系统用户名录,部分成果被《淮河流域水情预警发布暂行规定》行业标准采用。

    成果在全国1035个站(安徽121站)的应用表明,洪水预报精度平均提高10%以上、预见期延长了5-10%,直接经济效益约6535万元。经济、社会效益显著,推广应用前景广阔。




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